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CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados ocorre na etapa
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Considere o trecho de código em Python a seguir, que define uma rede neural usando TensorFlow e Keras.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
modelo = models.Sequential()
modelo.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),
activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),
activation='relu'))
modelo.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
modelo.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),
activation='relu'))
modelo.add(layers.Flatten())
modelo.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
modelo.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
Com base no código apresentado, assinale a afirmativa incorreta.
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Considere o código em Python que utiliza a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) a seguir.
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
texto = "Processamento de Linguagem Natural é uma área
da inteligência artificial que lida com a interação
entre computadores e linguagem humana."
tokens = word_tokenize(texto)
print(tokens)
Assinale a opção que corresponde ao propósito do código apresentado.
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As funções de ativação são amplamente utilizadas em redes neurais para regular a ativação de neurônios artificiais. Considere a função matemática dada por:
\(f(x) = \dfrac{1}{1 + e^{-x}}\)
Assinale a opção que indica a função de ativação representada por essa fórmula.
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Entre elas, uma se sobressai por sua habilidade em gerenciar sequências de tamanho variável, eficiência em treinamentos com grandes volumes de dados e pela implementação do mecanismo de atenção, o que possibilita uma análise ponderada e dinâmica das entradas.
Essa arquitetura é denominada.
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Recentemente, ele finalizou o treinamento de um modelo de visão computacional, cujo objetivo é identificar se os colaboradores estão utilizando capacetes enquanto circulam pelo chão de fábrica, visando a assegurar o cumprimento das normas de segurança. Durante a apresentação do projeto para a equipe de liderança, o modelo demonstrou alta acurácia na maioria das situações.
Entretanto, houve um padrão atípico de erro: o chefe de Joselito, que é calvo, foi consistentemente identificado pelo modelo como estando de capacete, ainda que estivesse sem capacete.
Com base nessas informações, assinale a opção que indica a causa mais provável do comportamento anômalo observado no modelo de Joselito.
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( ) KNN (K vizinhos mais próximos)
( ) SVM (Support Vector Machine)
( ) Floresta aleatória
( ) Gradiente relacional
( ) Árvore e decisão
( ) K-Means
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
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( ) Aprendizado Supervisionado.
( ) Aprendizado pontual.
( ) Aprendizado por reforço.
Analise as afirmativas acima e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F) e assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.
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